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# 决策矩阵（Pugh + MCDA） ## 何时触发 - 多个候选方案中选一个（vendor / 技术 / 框架 / 设计方向） - 团队意见不一致需要结构化收敛 - "感觉 X 比较好但说不上为什么" - 二选一决策但有 ≥ 3 个评估维度 - vendor 选型 / 招聘候选人对比 / 技术选型 ## 何时不触发 - 单一选项是否做的二元决策 → 用 `pre-mortem` 跑正反推演 - 多个候选项排序但只有单一价值维度 → 用 `rice-prioritization` - 用户需求挖掘 → `jtbd-framework` ## 与 RICE 的区别 | 维度 | RICE | Decision Matrix | |---|---|---| | 用途 | 多个待办项排优先级 | 多个候选方案中选一个 | | 评分维度 | 固定 4 维（Reach/Impact/Confidence/Effort） | 自定义 N 维（场景决定） | | 输出 | 排序 list（top 30% do） | 单一最优解（dominant option） | | 例子 | "这 5 个 feature 哪几个先做" | "这 3 个 vendor 选哪个" | ## 默认框架 1：Pugh Matrix（轻量版） 适合：候选方案 ≤ 5 个，标准 ≤ 7 个，相对评估足够。 ### 流程 1. **确定 Baseline**：选一个方案当基准（通常是当前方案 / 默认方案） 2. **列评估标准**：3-7 条 3. **每个候选 vs Baseline 评分**： - `+` 比 baseline 好 - `0` 和 baseline 差不多 - `-` 比 baseline 差 4. **统计**：每个候选数 + / - / 净分 5. **决策**：净分最高 = 最佳候选 ### 例子（vendor 选型） | 标准 | Baseline (现 vendor A) | Vendor B | Vendor C | |---|---|---|---| | 价格 | 0 | + | - | | 性能 | 0 | + | + | | 客服响应 | 0 | - | + | | 集成易用度 | 0 | 0 | + | | 合规支持 | 0 | + | 0 | | **净分** | 0 | +2 | +2 | 净分平 → 升级到 MCDA 加权重。 ## 默认框架 2：MCDA（精确版） 适合：候选方案 ≥ 3 个 + 标准之间重要性差异大 + 决策影响重大。 ### 流程 1. **列评估标准**：3-10 条 2. **每个标准分配权重**：百分比，总和 = 100% 3. **每个候选每个标准打分**：1-10 分 4. **加权总分**：每个候选总分 = Σ (权重 × 分数) 5. **决策**：加权总分最高 = 最佳候选 ### 例子（vendor 选型 MCDA） | 标准 | 权重 | Vendor A | Vendor B | Vendor C | |---|---|---|---|---| | 价格 | 25% | 6 | 8 | 4 | | 性能 | 30% | 7 | 9 | 9 | | 客服响应 | 15% | 8 | 5 | 9 | | 集成易用度 | 15% | 7 | 7 | 9 | | 合规支持 | 15% | 6 | 9 | 7 | | **加权总分** | 100%